KI-Code-Sicherheit erreicht 62%: Veracode-Studie 2026

KI erzeugt bereits rund die Hälfte des Codes, doch fast vier von zehn generierten Fragmenten enthalten weiterhin Schwachstellen. CISOs und Entwicklungsleiter benötigen belastbare Daten dazu, welche Modelle sicheren Code liefern. Softprom ist der offizielle Distributor von Veracode.

Der neue GenAI Code Security Report von Veracode für Oktober 2026 dokumentiert den ersten messbaren Fortschritt bei der KI-Code-Sicherheit seit Beginn der Reihe im Juli 2025: Die Gesamt-Pass-Rate stieg von 56% auf 62%, die Schwachstellenquote sank von 44% auf 38%.

Was wurde angekündigt

Am 29. Oktober 2026 veröffentlichte Veracode die Oktober-Ausgabe 2026 des GenAI Code Security Report. Analysiert wurden 18 Large Language Models über vier Programmiersprachen (Python, C#, JavaScript, Java) und vier CWE-Kategorien (CWE-89 SQL-Injection, CWE-327 Kryptographie, CWE-80 XSS, CWE-117 Log-Injection).

Claude Opus 5.5 von Anthropic und GPT-6-Sol von OpenAI teilen sich mit einer Rekord-Pass-Rate von 73% den Spitzenplatz und übertreffen damit den bisherigen Höchstwert von 68% (GPT-5.5). Zehn Modelle überschreiten nun die 60-Prozent-Marke, zuvor waren es vier.

Zum ersten Mal seit Beginn unserer Studie können wir einen deutlichen Fortschritt bei der Sicherheit berichten. Zehn Modelle überschreiten jetzt 60 Prozent gegenüber vier im letzten Bericht, und der Durchschnitt stieg um sechs Prozentpunkte

Warum dies relevant ist

Für CIOs, CISOs und Einkaufsleiter verändern die Daten die Strategie rund um KI-Coding-Assistenten. Der Fortschritt ist real, aber ungleich verteilt: XSS (CWE-80) war der Haupttreiber, während Log-Injection (CWE-117) bei 13% stagniert, da sie Datenflussanalyse über mehrere Funktionen hinweg erfordert.

Die leistungsstärksten Modelle verursachen zudem Premium-Compute-Kosten. Große Modelle erreichen im Schnitt 55% gegenüber 51% bei kleinen Modellen und widerlegen damit den Vorjahresbefund, Größe habe keinen Effekt. Laut Veracode State of Software Security 2026 tragen 82% der Organisationen Security Debt, und 66% der gefährlichsten langlebigen Schwachstellen stammen aus Drittanbieter-Code mit einer durchschnittlichen Behebungsdauer von 358 Tagen.

Technische Details

• Gesamt-Pass-Rate: 62% (zuvor 56%)
• Schwachstellenquote: 38% (zuvor 44%)
• Spitzenreiter: Claude Opus 5.5 und GPT-6-Sol mit je 73%
• Getestete Modelle: 18 LLMs in vier Sprachen
• Schwächste Sprache: Java mit 31%, dagegen Python 64%, C# 60%, JavaScript 57%
• CWE-Ergebnisse: Kryptographie 87%, SQL-Injection 84%, XSS 18%, Log-Injection 13%
• Allgemein- vs. Coding-Modelle: 54% zu 51%

Häufige Fragen

Wie sicher ist KI-generierter Code im Jahr 2026?

Die durchschnittliche Pass-Rate über 18 getestete LLMs beträgt 62%, was bedeutet, dass etwa 38% des KI-Codes ohne zusätzliche Sicherheitsprüfung weiterhin Schwachstellen enthalten.

Welches LLM erzeugt den sichersten Code?

Claude Opus 5.5 von Anthropic und GPT-6-Sol von OpenAI teilen sich mit 73% Pass-Rate den ersten Platz im Veracode-Benchmark Oktober 2026 und überholen damit GPT-5.5 (68%).

Reicht es, das teuerste Modell einzusetzen?

Nein. Selbst führende Modelle scheitern an mehr als einer von vier Sicherheitsaufgaben. Veracode empfiehlt die Kombination eines Mittelklasse-Modells mit kontinuierlichem Security Scanning und Remediation.

Softprom und Veracode

Softprom ist der offizielle Distributor von Veracode. Unser Team unterstützt Unternehmen bei der Einführung von Veracode Static Analysis, Dynamic Analysis, Software Composition Analysis, Veracode Fix und Application Security Posture Management zur Absicherung des Codes von der Erstellung bis zum Cloud-Deployment.

Erstellt von der Softprom-Redaktion auf Basis von Herstellermaterialien (Softprom DistriFlow). Quelle: Originalartikel.